wsc273
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
WSC273 هو معيار منطقي منطقي يتطلب من النظام قراءة جملة ذات ضمير غامض واختيار المرجع لهذا الضمير من خيارين. يحتوي على أول 273 مثالاً من تحدي Winograd Schema. مخطط فينوغراد عبارة عن زوج من الجمل يختلفان في كلمة واحدة أو كلمتين فقط والتي تحتوي على غموض يتم حله بطرق معاكسة في الجملتين ويتطلب استخدام المعرفة العالمية والمنطق لحلها. يأخذ المخطط اسمه من مثال مشهور لتيري فينوغراد: The city councilmen refused the demonstrators a permit because they [feared/advocated] violence.'' If the word is
they'' presumably refers to the city council; if it is
الدعوة إلى ذلك '' فإن كلمة `` هم '' تشير على الأرجح إلى المتظاهرين.
انشق، مزق | أمثلة |
---|
'test' | 273 |
FeaturesDict({
'idx': int32,
'label': int32,
'option1': Text(shape=(), dtype=string),
'option1_normalized': Text(shape=(), dtype=string),
'option2': Text(shape=(), dtype=string),
'option2_normalized': Text(shape=(), dtype=string),
'pronoun_end': int32,
'pronoun_start': int32,
'pronoun_text': Text(shape=(), dtype=string),
'text': Text(shape=(), dtype=string),
})
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|
| الميزات | | | |
معرف | موتر | | int32 | |
ضع الكلمة المناسبة | موتر | | int32 | |
الخيار 1 | نص | | سلسلة | |
option1_normalized | نص | | سلسلة | |
الخيار 2 | نص | | سلسلة | |
option2_normalized | نص | | سلسلة | |
الضمير | موتر | | int32 | |
الضمير | موتر | | int32 | |
الضمير_النص | نص | | سلسلة | |
نص | نص | | سلسلة | |
@inproceedings{levesque2012winograd,
title={The winograd schema challenge},
author={Levesque, Hector and Davis, Ernest and Morgenstern, Leora},
booktitle={Thirteenth International Conference on the Principles of Knowledge Representation and Reasoning},
year={2012},
organization={Citeseer}
}
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2022-12-06 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2022-12-06 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# wsc273\n\n\u003cbr /\u003e\n\n- **Description**:\n\nWSC273 is a common sense reasoning benchmark that requires the system to read a\nsentence with an ambiguous pronoun and select the referent of that pronoun from\ntwo choices. It contains the first 273 examples from the Winograd Schema\nChallenge. A Winograd schema is a pair of sentences that differ in only one or\ntwo words and that contain an ambiguity that is resolved in opposite ways in the\ntwo sentences and requires the use of world knowledge and reasoning for its\nresolution. The schema takes its name from a well-known example by Terry\nWinograd: `The city councilmen refused the demonstrators a permit because they\n[feared/advocated] violence.'' If the word is`feared'', then `they'' presumably\nrefers to the city council; if it is`advocated'' then \\`\\`they'' presumably refers\nto the demonstrators.\n\n- **Additional Documentation** :\n [Explore on Papers With Code\n north_east](https://paperswithcode.com/dataset/wsc)\n\n- **Homepage** :\n \u003chttps://cs.nyu.edu/faculty/davise/papers/WinogradSchemas/WS.html\u003e\n\n- **Source code** :\n [`tfds.text.wsc273.Wsc273`](https://github.com/tensorflow/datasets/tree/master/tensorflow_datasets/text/wsc273/wsc273.py)\n\n- **Versions**:\n\n - **`1.0.0`** (default): No release notes.\n- **Download size** : `110.58 KiB`\n\n- **Dataset size** : `87.15 KiB`\n\n- **Auto-cached**\n ([documentation](https://www.tensorflow.org/datasets/performances#auto-caching)):\n Yes\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|----------|----------|\n| `'test'` | 273 |\n\n- **Feature structure**:\n\n FeaturesDict({\n 'idx': int32,\n 'label': int32,\n 'option1': Text(shape=(), dtype=string),\n 'option1_normalized': Text(shape=(), dtype=string),\n 'option2': Text(shape=(), dtype=string),\n 'option2_normalized': Text(shape=(), dtype=string),\n 'pronoun_end': int32,\n 'pronoun_start': int32,\n 'pronoun_text': Text(shape=(), dtype=string),\n 'text': Text(shape=(), dtype=string),\n })\n\n- **Feature documentation**:\n\n| Feature | Class | Shape | Dtype | Description |\n|--------------------|--------------|-------|--------|-------------|\n| | FeaturesDict | | | |\n| idx | Tensor | | int32 | |\n| label | Tensor | | int32 | |\n| option1 | Text | | string | |\n| option1_normalized | Text | | string | |\n| option2 | Text | | string | |\n| option2_normalized | Text | | string | |\n| pronoun_end | Tensor | | int32 | |\n| pronoun_start | Tensor | | int32 | |\n| pronoun_text | Text | | string | |\n| text | Text | | string | |\n\n- **Supervised keys** (See\n [`as_supervised` doc](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/load#args)):\n `None`\n\n- **Figure**\n ([tfds.show_examples](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/visualization/show_examples)):\n Not supported.\n\n- **Examples**\n ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\n- **Citation**:\n\n @inproceedings{levesque2012winograd,\n title={The winograd schema challenge},\n author={Levesque, Hector and Davis, Ernest and Morgenstern, Leora},\n booktitle={Thirteenth International Conference on the Principles of Knowledge Representation and Reasoning},\n year={2012},\n organization={Citeseer}\n }"]]